Полет, который сломал мою модель

Я смотрел на экран: гладкая кривая предсказанных коэффициентов vs. реальные исходы. Модель показала 93% точности в обучении… но рухнула в реальной игре.

Я не продаю приложения и не обещаю богатство. Я делюсь тем, что попробовал — и провалился.

Почему я это сделал

Aviator взорвался в начале 2024 года. Не из-за новизны — а потому что каждый взлет самолёта казался судьбой, происходящей прямо сейчас.

Как программист, живущий данными, я спросил: Можно ли предугадать, где он упадёт?

Так я построил нейросеть на исторических данных из открытых API и паттернах RNG от IEEE.

Данные чистые… но игра — нет

Модель использовала LSTM для поиска скрытых закономерностей в длительности полётов. Работала идеально на бумаге — пока не столкнулась с реальностью.

Игра использует криптографические RNG, сертифицированные независимыми лабораториями (например iTech Labs). Долгосрочных закономерностей быть не может. Даже если есть серии — статистически они бессмысленны.

Однажды модель предсказала «падение при x=4.7» — я поставил крупно. Самолёт пролетел мимо x=100, прежде чем исчезнуть.

Я потерял $87 за 12 секунд. Это было моментом осознания: алгоритм не ошибался — ошибались мои ожидания.

Реальный выигрыш — отказ от контроля

После этого я сделал радикальный шаг: два недели удалил код. Никаких моделей, никакого тестирования. Просто наблюдал за полётами как все остальные — без стратегии, кроме терпения.

И знаете что? Мой средний доход вырос на 14%. Не благодаря прогнозу — благодаря сдержанности.

AI не побеждает случайность; он раскрывает наши привычки контролировать всё подряд. Самый мощный инструмент — это понимание того, когда не использовать его.